Pythonで学ぶ機械学習入門 【JDLA E資格対応】

2021年度前期(4月-8月)のご受講、および、録画販売についてお申し込み受付中です。録画視聴による参加、途中参加も可能。こちらからお申込みいただけます。

2020年4月開講講座 お申込み受付中です。

講座の概要

機械学習が活用されたサービスは需要予測やコンピュータビジョン、レコメンドシステムなど着実に社会に浸透しつつあります。私たちは機械学習を理解することで、これまでは困難とされるようなビジネス課題にも、クリエイティブに挑戦できる可能性があります。

この講座では、機械学習に興味があって自分でエンジニアリングしてみたい、また機械学習を実際にエンジニアリングしているが数学や統計学による理解には自信がないという方を対象に、
1. 機械学習の各手法の理解
2. 前処理や特徴抽出、モデル評価の理解
を数学や統計学による解釈をしっかり踏まえながらサポートし、初歩的な機械学習エンジニアリングが適切に出来るようになることを目指します。

なお、本講座とDeep Learning入門講座の二講座を修了することで、JDLA E資格の受験資格が得られます。詳しくはこちらのページをご覧ください。

受講にあたって

受講にあたって役に立つ知識
・高校数学IA, IIB (大人のための高校数学IIB)
・Pythonに関する初歩的な知識(基礎から学ぶPython講座)

授業の目標

・機械学習を数学的な表現を通して理解できるようになること。
・機械学習の各手法を実践的な課題に対して適切に応用できるようになること。
・コンペティション(Kaggle / signateなど)に参加すること。

カリキュラム

  1. Pythonの基礎
    – 機械学習の演習に必要なPython言語の基本をレクチャーします。
  2. 教師あり学習
    – 教師あり学習の定式化と各手法について演習します。
    – 回帰モデル:線形回帰モデルやランダムフォレスト回帰など
    – 分類モデル:ロジスティック回帰やサポートベクトル分類など
  3. 教師なし学習
    – 教師なし学習の定式化と各手法について演習します。
    – クラスタリング:k-means法や階層的クラスタリング・DBSCANなど
    – 次元圧縮:主成分分析やt-SNEなど
  4. モデル評価とモデル選択
    – 過剰適合(過学習)と過少適合(学習不足)
    – 回帰問題と分類問題のモデル評価:学習曲線やさまざまなmetrics
    – クラスタリングのモデル評価:外的妥当性や内的妥当性
    – モデルの解釈可能性
    – モデル選択とハイパーパラメータのチューニング
  5. データセットによる演習

お申込み

受講および録画販売のお申し込みは、お申込フォームからお願いします。

名称 Pythonで学ぶ機械学習入門 【JDLA E資格対応】
講師 佐藤秋彦
日程 毎週土曜日 13:00-15:00, 4/10-8/28, (5/1, 8/14は休講)
* 詳細は下記の開講スケジュールをご参照ください。
場所 Zoomによるオンライン講座
※会場が変更となる場合があります。その際には、事前にご連絡をさしあげます。
教科書 講師オリジナルテキスト
※ テキスト代は受講料に含まれています。
受講料 24,500円/月
クレジットカード支払いはこちらのページから。
持ち物 筆記用具, anaconda3がインストールされたPC(コチラからダウンロードください)
振替受講について
自分の登録しているクラス(曜日・時間帯)で受講できない日がある場合、振替受講として、他の曜日に開講しているクラスで受講していただくことができます。ご希望の方は、下記開講スケジュール表をご確認のうえ、受講を希望するクラス(振替先のクラス)の実施日より前に講師にお知らせください。
その他 ・体験受講は無料です。1回のみのご参加で辞退された場合、受講料は頂いておりません。
・授業は毎回録画されます。受講月の録画は授業終了から2年間オンラインにて見放題となります(ダウンロード不可)。
・動画視聴のみの受講も可能です。アーカイブのご視聴をご希望の方はこちら

講師からの一言

この講座は様々なバックグラウンドの方々に受講していただきたいと考えています。例えば営業や企画立案の方々は、エンジニアリング出来ることを目指して機械学習を勉強する必要はないと感じるかもしれません。しかし、機械学習が社会に大きく浸透してきている今、機械学習の理解はビジネス課題の解決のヒントになり得ます。また機械学習をソリューションとする場合のビジネスコミュニケーションは、表面的ではない機械学習の理解が必要です。初歩的なエンジニアリングが出来る程度の機械学習の理解は、このようなケースに非常に役に立ちます。また機械学習エンジニアの方々であっても、各手法やモデル評価の数学的・統計学的な理解に自信がない箇所は少なからず存在することもあるでしょう。この講座はそのような痒いところになるべく手が届くような授業を目指していきます。

お申込み

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お問合せ内容 詳細


開講スケジュール

5月1日土曜日、8月14日土曜日は休講です。

土曜日クラス
13:00〜15:00
第1講 4月10日
第2講 4月17日
第3講 4月24日
第4講 5月8日
第5講 5月15日
第6講 5月22日
第7講 5月29日
第8講 6月5日
第9講 6月12日
第10講 6月19日
第11講 6月26日
第12講 7月3日
第13講 7月10日
第14講 7月17日
第15講 7月24日
第16講 7月31日
第17講 8月7日
第18講 8月21日
第19講 8月28日